一种基于支持向量机的镜头边界检测算法

常虹，张明（上海海事大学信息工程学院，上海　201306）

一种基于支持向量机的镜头边界检测算法

常虹，张明
（上海海事大学信息工程学院，上海201306）

以往镜头边界检测对阈值的依赖性很大，提出一种基于支持向量机的镜头边界检测算法来避免对镜头检测阈值的依赖。该算法利用SVM对视频数据进行分析和处理，把从视频像素帧中提取的特征数据作为支持向量机的输入数据，从而把镜头边界检测问题转化成分类问题。有效地将镜头边界检测跟机器学习的方法结合起来，实验表明这种方法对镜头边界检测的切变检测有很好的检测效果。

视频检索；镜头边界检测；支持向量机

0　引言

镜头边界检测在研究基于内容检索、视频数据库及视频处理和利用上具有十分重要的作用。现有的视频镜头边界检测算法大多是基于视频帧间的内容变化的。通常把具有较明显的连续差异比较大的相邻两帧看作视频镜头的边界。镜头边界分为突变和渐变。为了有效地分割镜头定义了连续两帧图像的相似性特征量。如果相邻两帧相似性较大，就认为两帧位于同一个镜头中，如果相邻两帧相似性很小，就认为在这两帧间发生了镜头突变。镜头检测的整个过程可以分为3个阶段［1］：（1）提取特征；（2）构造帧间差值；（3）镜头边界检测。视频镜头边界检测算法的分类可以按照其使用的帧间差别特征进行分类，也可以按照算法的应用对象进行分类。还有些算法按照视频是否压缩进行分类，大部分算法是用于像素域的视频镜头检测。……